基于k近邻图区域合并的视网膜硬性渗出自动检测研究
| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 1 概述 | 第9-28页 |
| 1.1 视网膜 | 第9-11页 |
| 1.1.1 视网膜生理结构及功能 | 第9-11页 |
| 1.1.2 眼底照相机原理与主要参数 | 第11页 |
| 1.2 糖尿病性视网膜病变 | 第11-20页 |
| 1.2.1 糖尿病性视网膜病变病因 | 第12-13页 |
| 1.2.2 糖尿病性视网膜病变发病机制 | 第13-14页 |
| 1.2.3 糖尿病性视网膜病变患病率 | 第14页 |
| 1.2.4 糖尿病性视网膜病变相关危险因素 | 第14-15页 |
| 1.2.5 糖尿病性视网膜病变致盲率 | 第15页 |
| 1.2.6 糖尿病性视网膜病变进程及症状 | 第15页 |
| 1.2.7 糖尿病性视网膜病变体征 | 第15-17页 |
| 1.2.8 检查方法 | 第17页 |
| 1.2.9 临床诊断与分期 | 第17-20页 |
| 1.2.10 DR 的治疗 | 第20页 |
| 1.3 DR 与糖尿病关系的流行病学调查 | 第20-23页 |
| 1.3.1 DR 评价方法 | 第20-21页 |
| 1.3.2 流行病学调查 | 第21-23页 |
| 1.4 基于眼底彩色照相的DR 自动化检测 | 第23-26页 |
| 1.4.1 血管直径测量 | 第23-24页 |
| 1.4.2 血管弯曲度测量 | 第24-25页 |
| 1.4.3 微血管瘤检测 | 第25-26页 |
| 1.5 论文主要内容和创新点 | 第26-28页 |
| 1.5.1 论文主要内容 | 第26页 |
| 1.5.2 论文创新点 | 第26-28页 |
| 2 硬性渗出自动检测算法 | 第28-37页 |
| 2.1 硬性渗出 | 第28页 |
| 2.2 自动检测算法 | 第28-37页 |
| 2.2.1 基于灰度级的硬性渗出自动检测 | 第28-29页 |
| 2.2.2 基于对比度的硬性渗出自动检测 | 第29-32页 |
| 2.2.3 基于颜色的硬性渗出自动检测 | 第32-37页 |
| 3 基于k 近邻图的区域合并算法 | 第37-45页 |
| 3.1 区域合并算法简介 | 第37-38页 |
| 3.2 问题的数学表示 | 第38页 |
| 3.3 k 近邻图算法概述 | 第38-40页 |
| 3.4 快速区域合并 | 第40-45页 |
| 3.4.1 区域相似度 | 第40-41页 |
| 3.4.2 基于k 近邻图的区域合并 | 第41-44页 |
| 3.4.3 终止条件 | 第44-45页 |
| 4 基于k 近邻图区域合并的硬性渗出检测 | 第45-50页 |
| 4.1 图像预处理 | 第45-48页 |
| 4.1.1 图像增强 | 第45-46页 |
| 4.1.2 视盘检测 | 第46-48页 |
| 4.2 基于k 近邻图的区域合并 | 第48-49页 |
| 4.2.1 初始化过分割 | 第48页 |
| 4.2.2 边缘检测 | 第48页 |
| 4.2.3 构造k 近邻图及区域合并 | 第48-49页 |
| 4.3 分割结果后处理 | 第49-50页 |
| 5 实验结果 | 第50-56页 |
| 5.1 实验图片来源 | 第50页 |
| 5.2 实验检测结果 | 第50-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-57页 |
| 6.1 主要结论 | 第56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第62-64页 |
